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阿尔茨海默病的神经影像学研究进展
  • ISSN号:1000-3282
  • 期刊名称:Progress in Biochemistry and Biophysics
  • 时间:2012
  • 页码:811-815
  • 分类:Q6-33[生物学—生物物理学] R445[医药卫生—影像医学与核医学;医药卫生—诊断学;医药卫生—临床医学]
  • 作者机构:[1]北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,北京100875
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目(81030028); 北京市科委首都市民健康项目培育(Z111107067311036)资助
  • 相关项目:基于脑网络计算的多模态医学图像数据处理方法及应用
作者: 贺永|
中文摘要:

阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)是以记忆和其他高级认知功能下降为特征的神经退行性疾病.早期的神经影像学研究通常是探索AD患者局部脑区的结构和功能变化.随着多模态神经影像技术和人脑连接组学研究方法的发展,研究者已经能够考察AD患者脑结构和功能连接通路.采用这些方法,最近的研究已经发现,AD患者脑网络的连接强度、网络效率、模块化组织和核心脑区连接的下降,并发现这些变化与患者的记忆评分等密切相关.这些新方法和新技术的出现不仅提供了新颖的观点来解释AD病的脑区失连接病理生理机制,而且发现的AD异常脑连接模式可能作为敏感特征应用于AD早期辅助诊断的影像标记物研究.特别重要的是,研究表明,在AD患者脑神经网络出现的异常连接模式,在AD前期即轻度认知障碍期患者中也已出现,表明了将AD影像学研究的重点前移到AD前期这一可治疗阶段的重要性和迫切性.

英文摘要:

Alzheimer's disease (AD) is a progressive, neurodegenerative disease characterized by impaired memory and other cognitive functions. Previous neuroimaging studies have demonstrated regional structural and functional changes. Recent progressions on multi-modal imaging techniques and human brain connectome methods have allowed us to explore alterations of structural and functional networks in AD. Using these approaches, many studies have discovered AD-related network disruption, including connectivity strength, network efficiency, modular structure and network hubs. These findings provide novel insights into the understanding of AD notion of network disintegration and might lead to uncover disease biomarker for early diagnosis in AD. Most importantly, these findings in AD have been also demonstrated in the individuals at risk for AD (e.g., mild cognitive impairment), suggesting that the neuroimaging studies of AD should be moved into the prodromal stage of AD from the dementia stage.

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期刊信息
  • 《生物化学与生物物理进展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院生物物理研究所 中国生物物理学会
  • 主编:王大成
  • 地址:北京市朝阳区大屯路15号
  • 邮编:100101
  • 邮箱:prog@sun5.ibp.ac.cn
  • 电话:010-64888459
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3282
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2161/Q
  • 邮发代号:2-816
  • 获奖情况:
  • 1999年中国期刊奖提名奖,2000年中国科学院优秀期刊特别奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,美国科学引文索引(扩展库),美国生物科学数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:18821